域适应是一个比较火的方向，Source Domain SD 与 Target Domain TD 可以有很多代表，例如SD为真实数据，TD为卡通数据或者SD为清晰数据，TD为模糊数据或者SD为模拟数据，TD为真实数据等等。最近看了一篇论文这个领域的论文记录一下一些文章内容和代码跑通时遇到的问题。 文章切入点 将在特定领域上训练的目标检测器的知识直接应用到新领域是有风险的，因为两个领域之间的差异可 ...
2020-06-03 09:05 4 997 推荐指数：
Cross-Domain Visual Matching，即跨域视觉匹配。所谓跨域，指的是数据的分布不一样，简单点说，就是两种数据「看起来」不像。如下图中，（a）一般的正面照片和各种背景角度下拍摄的照片；（b）摄像头不同角度下拍到的照片；（c）年轻和年老时的人脸照；（d）证件照和草图风格的人 ...
Cross-Domain Similarity Learning for Face Recognition in Unseen Domains Abstract ...
对显著性检测的一些了解： 一般认为，良好的显著性检测模型应至少满足以下三个标准： 1）良好的检测：丢失实际显著区域的可能性以及将背景错误地标记为显著区域应该是低的； 2）高分辨率：显著图应该具有 ...
域自适应的性能。 Cross-domain Re-ID 需要解决两个问题：disentanglin ...
可以使用iframe-resizer项目地址: http://davidjbradshaw.github.io/iframe-resizer/演示地址: http://davidjbradshaw.c ...
论文题目：《Domain Adaptation via Transfer Component Analysis》 论文作者：Sinno Jialin Pan, Ivor W. Tsang, James T. Kwok and Qiang Yang 论文链接：https ...
论文信息 论文标题：Deep Graph Clustering via Dual Correlation Reduction论文作者：Yue Liu, Wenxuan Tu, Sihang Zhou, Xinwang Liu, Linxuan Song, Xihong Yang, En ...
